数据科学家 GitHub Actions 入门

数据科学家在从信息中提取见解和理解方面至关重要，以帮助组织做出明智的决策。他们经常处理大量数据。

数据科学家做什么？

数据科学家阅读复杂的信息集以了解模式、发展和见解，这些可以为企业战略和决策提供信息。他们经常处理大量数据，并使用高级分析方法来解决复杂问题。

主要职责

1. 数据收集和集成

1. 从各种资产、数据库、API、网络抓取和第三方提供商收集信息。
2. 集成和整合事实，创建一个完整的数据集进行分析。

2. 数据清洗和准备

1. 清洗和预处理记录，以确保满意度和准确性。
2. 处理缺乏的值，消除重复项，并纠正不一致之处。
3. 为评估转换和规范化统计数据。

3. 探索性数据分析 (EDA)

1. 使用统计策略和可视化工具来探索信息并了解模式。
2. 总结事实的主要特征并生成初步见解。

4. 特征工程

1. 从现有记录中创建新特征，以提高系统性能并了解模型。
2. 在必要时选择适用的特征并减少维度。

5. 模型构建和评估

1. 开发和培训机器，了解模型并使用各种算法。
2. 使用合适的指标评估模型的整体性能并微调参数。
3. 确保模型稳健且具有通用性。

6. 数据可视化和沟通

1. 创建可视化和仪表板以有效传达发现。
2. 以清晰可操作的方式向利益相关者展示见解。

7. 部署和监控

1. 将模型部署到生产环境。
2. 监控模型性能，并在可用新数据时更新模型。

GitHub Actions

GitHub Actions 是一个强大的自动化工具，可以直接在你的 GitHub 存储库中简化工作流程。对于数据科学家来说，它在自动化任务方面特别有用，包括数据处理、模型训练和部署。

什么是 GitHub Actions？

GitHub Actions 允许你在软件开发生命周期中自动化任务。你可以通过存储库中的活动（推送、拉取请求）或按计划创建工作流程。这些工作流程使用 YAML 文件进行定义，其中指定了要执行的步骤。

关键概念

• 工作流程 (Workflows): 由存储库的 `.github/workflows` 目录中的 YAML 文件定义的自动化方法。每个工作流程可以包含多个作业和步骤。
• 事件 (Events): 工作流程的触发器，包括 `push`、`pull_request` 或 `schedule`。
• 作业 (Jobs): 在特定环境中运行的一系列步骤。作业可以并行或顺序运行。
• 步骤 (Steps): 作业中的单个任务，包括运行脚本、安装依赖项或部署模型。
• 运行器 (Runners): 执行作业的服务器。GitHub 提供托管运行器。但是，你也可以托管自己的运行器。

对数据科学家的好处

• 自动化模型训练：每次将新数据推送到存储库时触发模型训练。这确保了你的模型始终是最新的。
• 持续集成/持续部署 (CI/CD)：自动在生产环境中测试、构建和安装模型，减少手动干预和错误。
• 环境管理：使用 Actions 为测试或训练安装特定的环境，并确保数据科学工作流程不同阶段之间的一致性。
• 数据管道自动化：自动化数据提取、转换和加载 (ETL) 过程。
• 协作：通过将 GitHub Actions 集成到拉取请求中以自动化代码审查和测试，增强与其他团队成员的协作。

开始使用 GitHub Actions

步骤 1： 创建工作流文件：在存储库的 `.github/workflows` 目录中创建一个新的 YAML 文件。

步骤 2： 定义触发器：指定将触发工作流的活动。例如，

步骤 3： 定义作业和步骤：在工作流中概述作业和步骤。例如，一个用于安装依赖项和运行测试的简单工作流可能如下所示：

数据科学家的实际应用

• [actions/setup-python](https://github.Com/movements/setup-python)： 安装 Python 环境。
• [actions/checkout](https://github.Com/movements/checkout)： 检出你的 Git 存储库内容。
• [docker/build-push-action](https://github.Com/docker/construct-push-action)： 构建和推送 Docker 镜像，这对于容器化应用程序非常有用。
• [aws-actions/configure-aws-credentials](https://github.Com/aws-actions/configure-aws-credentials)： 为与 AWS 服务交互的工作流配置 AWS 凭据。